Почему логический оператор pandas не выравнивает индекс так, как должен?

Что мне нравится в Python, так это то, что вы можете заглянуть в исходный код практически чего угодно. И из pd.Series.eq исходного кода он вызывает:

def flex_wrapper(self, other, level=None, fill_value=None, axis=0):
    # other stuff
    # ...

    if isinstance(other, ABCSeries):
        return self._binop(other, op, level=level, fill_value=fill_value)

и переходите к pd.Series._binop:

def _binop(self, other, func, level=None, fill_value=None):

    # other stuff
    # ...
    if not self.index.equals(other.index):
        this, other = self.align(other, level=level, join='outer',
                                 copy=False)
        new_index = this.index

Это означает, что оператор eq выравнивает два ряда перед сравнением (чего, по-видимому, не делает обычный оператор ==).

Вернемся к 2012 году, когда у нас нет eq, ne и gt, pandas есть проблема: беспорядок Series вернет неожиданный результат с логикой (>,<,==,!=), поэтому они делают это с исправлением (добавлена ​​новая функция, gt, ge, ne. .)

Билет GitHub ссылка

Просмотр всей трассировки для сравнения серии с несовпадающими индексами, особенно с акцентом на сообщение об исключении:

In [1]: import pandas as pd
In [2]: x = pd.Series([1, 2, 3], index=list('abc'))
In [3]: y = pd.Series([2, 3, 3], index=list('bca'))
In [4]: x == y
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-73b2790c1e5e> in <module>()
----> 1 x == y
/usr/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/ops.py in wrapper(self, other, axis)
   1188 
   1189         elif isinstance(other, ABCSeries) and not self._indexed_same(othe
r):
-> 1190             raise ValueError("Can only compare identically-labeled "
   1191                              "Series objects")
   1192 
ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

мы видим, что это преднамеренное решение реализации. Кроме того, это не уникально для объектов Series — DataFrames вызывают аналогичную ошибку.

Копаясь в Git, обвиняя соответствующие строки, в конечном итоге обнаруживаются некоторые соответствующие коммиты и потоки отслеживания проблем. Например, Series.__eq__ раньше полностью игнорировал индекс RHS, и в комментарий в отчете об ошибке об этом поведении автор Pandas Уэс МакКинни говорит следующее:

This is actually a feature / deliberate choice and not a bug-- it's related to #652. Back in January I changed the comparison methods to do auto-alignment, but found that it led to a large amount of bugs / breakage for users and, in particular, many NumPy functions (which regularly do things like arr[1:] == arr[:-1]; example: np.unique) stopped working.

This gets back to the issue that Series isn't quite ndarray-like enough and should probably not be a subclass of ndarray.

So, I haven't got a good answer for you except for that; auto-alignment would be ideal but I don't think I can do it unless I make Series not a subclass of ndarray. I think this is probably a good idea but not likely to happen until 0.9 or 0.10 (several months down the road).

Тогда это было измененный для текущего поведения в pandas 0.19.0. Цитируя страница "что нового":

Following Series operators have been changed to make all operators consistent, including DataFrame (GH1134, GH4581, GH13538)

• Series comparison operators now raise ValueError when index are different.
• Series logical operators align both index of left and right hand side.

Это привело к тому, что поведение Series совпало с поведением DataFrame, который уже отклонял несоответствующие индексы при сравнении.

Таким образом, автоматическое выравнивание индексов операторами сравнения оказалось слишком сложным, так что это была лучшая альтернатива.